Smart Recruitment System
1.0.0
ระบบจัดหางานอัจฉริยะ
การค้นหาผู้สมัครที่ดีที่สุดสำหรับงานเฉพาะจากกระบวนการสรรหาภายในระยะเวลาอันสั้นเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับ บริษัท ในปัจจุบัน ทุกวันนี้มีผู้สมัครมากเกินไปและต้องใช้เวลาและความพยายามมากเกินไปในการรับผู้สมัครที่เหมาะสมสำหรับงานของ บริษัท ทีมทรัพยากรมนุษย์ต้องการพนักงานมากขึ้นเพื่อตรวจสอบประวัติย่อหรือ CVS ของผู้สมัคร
โครงการมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบ Ranker ที่มีความยืดหยุ่นสมจริงและเป็นผู้เชี่ยวชาญมากขึ้นซึ่งจัดอันดับเรซูเม่อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพและให้ผู้สมัครหรือผู้สมัครที่ดีที่สุด นี่คือเว็บไซต์ RANTER RANKER ที่ใช้ Django ที่ใช้งานง่ายซึ่งผู้ใช้นายหน้าโพสต์งานผู้สมัครผู้ใช้สมัครงานกรอกข้อมูลที่ต้องการและอัปโหลดประวัติย่อ ระบบจัดอันดับเรซูเม่ตามความคล้ายคลึงกันของเอกสารของรายละเอียดงานและประวัติย่อโดยใช้โมเดล KNN ช่วยประหยัดความพยายามของมนุษย์เวลาและค่าใช้จ่าย
ต้องใช้แพ็คเกจต่อไปนี้:
ขอแนะนำให้ใช้แพ็คเกจสภาพแวดล้อมเสมือนจริงเช่น VirtualEnv ทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อตั้งค่าโครงการ:
git clone https://github.com/parvez86/Smart-Recruitment-Systempip install -r requirements.txtsettings.py ตามฐานข้อมูลของคุณ ติดตั้งตัวเชื่อมต่อฐานข้อมูลที่เหมาะสมหากต้องการ DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'DB_NAME',
'USER': 'DB_USER',
'PASSWORD': 'DB_PASSWORD',
'HOST': 'localhost', # Or an IP Address that your DB is hosted on
'PORT': '3306',
}
}
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': 'mydatabase', # This is where you put the name of the db file.
# If one doesn't exist, it will be created at migration time.
}
}
python manage.py makemigrationspython manage.py migratepython manage.py createsuperuser และป้อนชื่อผู้ใช้อีเมลและรหัสผ่านpython manage.py runserver
TF(‘keyword’) = number of appeared (‘keyword’)/Total number of (‘keyword’)
IDF(‘keyword’) = log(total number of resumes / total number of the resume with term ‘keywords’)
It sets IDF log value = 1 for the required resume and 0 for the unwanted.
